"拟合模型时如何处理不同的分布？"

Question

我想知道在拟合模型（lm\/glm）时如何进行，如果

a) 因变量和自变量之间的分布不同（ y<\/strong> = 正态， x<\/strong> = Weibull）

b) 预测变量之间的分布不同（例如： y<\/strong> = Normal， x1<\/strong> = Normal， x2<\/strong> = Weibull， x3<\/strong> = Weibull）。

在a)<\/strong>的情况下：我们是否只关心因变量 ( y<\/strong> ) 的分布？ 因此，在不对自变量 ( x<\/strong> ) 进行任何变换的情况下拟合具有正态分布的线性模型？

在b)<\/strong>的情况下：我们是否希望我们的预测变量处于相同的分布中，或者我们只是拟合一个包含所有不同分布的模型？

在此先感谢您的帮助